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17.3%保持原地踏步，但薪资岗位得不到任何提升和发展
2.1%晋升CTO，但必须有全面的管理能力8.6%频繁跳槽、转岗实现价值，但仿佛又回到原点
72%把握互联网趋势，进阶云计算大数据。
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从此，让学习摆脱时间和地点的约束。在线实战班包含：
一、教学内容、学习监督和管理 、随时答疑、进度跟踪、就业指导、技术和经验交流。 二、在线实战班：1.每周2次固定时间直播串讲，答疑2.专职老师工作时间随时答疑3.分阶段考试，实时监督学习进度，跟进学习效果 三、在线实战班：1.全国最早(2012年)大数据课程，精髓积淀深厚2.与京东、百度等技术人员紧密沟通3.课程内容每季更新，紧跟大数据产业发展步伐，保证学员竞争优势4.6名专职大数据研究人员，经验丰富 四、在线实战班：1.学习过程中可建立高级大数据人脉资源2.毕业考试通过获取毕业证书，为就业加分3.全程就业指导，简历包装、面试技巧指导4.知名大企业优先推荐 课程紧跟行业最新动态带你走上云计算大数据前沿精心打磨的课程体系，为提升核心竞争力保驾护航Linux基础和分布式集群技术
总 纲课程目标：熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构能力目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务市场价值：具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力课程内容内容介绍：1、介绍Linux操作系统2、Linux常用命令3、Linux常用软件安装4、Linux网络5、防火墙6、Shell编程案例实战：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构离线计算系统课程阶段总 纲课程目标：1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解Hadoop的作用2、掌握Hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发3、掌握Mapreduce分布式运算系统、Hive数据仓库工具的工作原理和分布式分析应用开发能力目标：1、熟练搭建海量数据离线计算平台2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案3、根据具体数据分析需求实现基于Mapreduce的分布式运算程序市场价值：具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力课程内容Hadoop核心技术框架：1.1 Hadoop快速入门1.2 HDFS详解1.3 Mapreduce详解1.4 Hive增强离线数据挖掘系统：2.1 数据仓库增强2.2 离线辅助系统2.3 Web点击流日志分析系统实战项目Storm实时计算阶段总 纲课程目标：1、理解实时计算及应用场景2、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理3、具备Kafka与Storm集成使用的能力能力目标：具备开发基于Storm的实时计算程序的能力市场价值：具备实时计算开发的技术能力课程内容1、流式计算核心技术1.1 流式计算一般结构1.2 流式计算可以用来干什么1.3 Storm核心技术点1.4 Kafka核心技术点2、流式计算案例实战2.1 案例：流量日志分析2.2 案例：统一监控告警系统2.3 案例：交易风控系统Spark内存计算阶段总 纲课程目标：1、掌握Scala函数式编程特性，熟练使用Scala开发程序，可以看懂其他用Scala编写源码2、搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序，熟练掌握Spark原理，可以阅读Spark源码3、理解DataFrame和RDD之间的关系，熟练使用DataFrame的API，熟练使用Spark SQL处理结构化数据，通过Spark SQL对接各种数据源，并将处理后结果写回到存储介质中4、理解Spark Streaming的核心DStream，掌握DStream的编程API并编写实时计算程序能力目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，通过计算分析大量数据，挖掘出其中有价值的数据，为企业提供决策依据市场价值：具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力课程内容1、Scala函数式编程2、使用Spark处理离线数据3、使用Spark SQL处理结构化数据4、使用Spark Streaming完成实时计算5、Spark综合项目